自己动手做推荐引擎

本书是一本推荐引擎技术的综合入门指南，详细介绍使用R、Python、Spark、Mahout、Neo4j技术实现诸如协同过滤、基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎等内容。本书也介绍了行业内广泛使用的各种推荐引擎及其实现。此外，本书还涵盖一些推荐引擎中常用的流行数据挖掘技术，并在最后简要讨论了推荐引擎的未来方向。

本书适合想要使用R、Python、Spark、Neo4j和Hadoop构建复杂预测决策系统及推荐引擎的初学者和有经验的数据科学家阅读。

苏雷什•库马尔•戈拉卡拉（Suresh Kumar Gorakala）是一位专注于人工智能方向的数据科学家。他拥有近10年的专业经验，曾为多个领域的全球客户服务，并帮助他们使用先进的大数据分析技术解决业务问题。他主要从事推荐引擎、自然语言处理、高级机器学习和图数据库等方面的工作。